flume详解

原博客地址：http://blog.csdn.net/w412692660/article/details/49308921

Flume依赖关系：

JDK :Flume源码程序是由Java平台编制而成，故此对JDK有强制依赖。

HDFS :flume监听日志文件变化，将日志程序写入存储介质HDFS

Hbase：与HDFS同属存储介质，用于实时查询，flume可藉由zookeeper获取HBASE访问实例

 

本次项目flume的职责要求：

flume是收集日志的开源软件解决方案之一，相对于其他同类软件他具有高可用的，高可靠的，分布式等特性，对于分布式日志采集有得天独厚的优势。

此次项目中flume是承上启下的作用，上游为Python程序分割本服务器日志，下游为将日志存储HDFS，期间确保数据安全性及整体应用可用性，故此我们需要在每台日志收集的服务器中安装flume程序和python分割程序，如下图所示：

日志收集工作流程是

     1.OTSWEB生成相关日志信息，可按小时、天等（现阶段是按天）

     2.PYTHON日志分割程序，依据文件行数对OTSWEB日志实施分割为多个文件，同时写入flume客户端侦测的文件夹中

     3.flume客户端侦测文件夹变化，对新增文件读取，并提交至其他服务器的flume日志存储模块

     4.flume日志存储模块将收到的日志整合，按5分钟为时限将日志数据写入HDFS

日志模块可参考下图所示：

（蓝色-我方应用，灰色-依赖软件，白色-后续扩展）

 

Flume程序安装：

依据服务器客观条件，我们应先检测是否有安装JDK以及CDH，如上述软件已安装完毕，则将软件包解压放置相关目录下。

解压后目录：

  bin目录：放置flume的启动命令文件。（flume-ng）

  conf目录：放置flume核心的配置文件，包括flume工作脚本（flume-conf.properties用于定制个性化日志收集，主要工作内容）、flume运行信息（flume-env.sh用于配置JDK等信息）、flume日志管理（log4j.properties用于配置log4j信息）

  Cloudera目录：用于放置CDH管理flume信息，可以暂时忽略不计，独立flume运行，不依赖此包内容

  docs目录：是记录flume参考文档

  lib目录：是flume运行依赖类库

  tools目录：是配置log4j直接输出日志到flume集成配置使用的相关jar包(我们非是使用此种方式，亦可忽略不计)

我们需要配置的内容相对简单，仅需要两步骤操作：

一、配置环境变量

  vim  /etc/profile

  #flume

  export FLUME_HOME=/home/grid/flume/apache-flume-xxx-bin

  export  FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/conf

  export  PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin

  source  /etc/profile

二、配置conf/flume-conf.properties(核心)

配置conf/flume-conf.properties是我们工作的核心，也是flume需要我们定制个性化服务的支撑点。

配置源一个JOB，通常称之为agent，其主要包括三个部分，分别是数据入口（sources）、管道（channels）、数据出口（sink）

数据入口（sources）:配置数据源信息，我们主要使用SpoolingDirectory Source和Avro Source，其他支持包括Exce Source、NetCat Source、SyslogSource、Syslog TCP Source、Syslog UDP Source、HTTP Source、HDFS Source，etc。

管道（channels）：保障数据的传输高可用及高可靠，有两种分别是基于内存及硬盘，我们为了保证其安全、稳定则使用基于硬盘传输，支持断点续传等功能

数据出口（sink）：配置数据最终的存储位置，我们主要使用HDFSSink和Avro Sink，其他支持包括Logger Sink、Thrift Sink、IRC Sink、File Roll Sink、NullSink、HBaseSinks、HBaseSink、AsyncHBaseSink、MorphlineSolrSink、ElasticSearchSink、CustomSink

 

flume-conf配置：

我们使用flume主要包括两个部分agent完成数据的对接工作，分别是flume客户端及flume日志存储。

flume客户端负责收集otsweb应用端的日志，与otsweb应用为一对一的关系，强依赖于otsweb应用。（flume客户端与python程序安装于otsweb应用服务器）

flume日志存储是将flume客户端的日志存储到HDFS中，同时依据相关配置信息完成文件传输及存储，flume客户端与flume日志存储是一对多的关系，此方式可以保证并行存储至HDFS，不会受到HDFS管道流写入的限制。

flume客户端配置文件（flume-conf.properties）：

# TODO 定义数据入口（sources）、管道（channels）、数据出口（sink）

# 定义数据入口（sources）

a1.sources= r1

# 定义两个数据出口（sink），此处sink数量是与flume日志存储数据相呼应，暂定为两个SINK

a1.sinks= k1 k2

# 定义管道（channels）

a1.channels= c1

 

 

# TODO 配置数据入口（sources）

# 定义数据源类型为监听文件夹

a1.sources.r1.type= spooldir

# 配置对接管道

a1.sources.r1.channels= c1

# 监听目录

a1.sources.r1.spoolDir= /home/grid/jboss/source

# 定义读取至管道后，删除源文件

a1.sources.r1.deletePolicy= immediate

# 定义两个拦截器，分别是添加时间戳和主机名

a1.sources.r1.interceptors=i1 i2

# 定义拦截器为HostInterceptor

a1.sources.r1.interceptors.i1.type= host

# 主机名赋值，此处也可以写其他的

a1.sources.r1.interceptors.i1.hostHeader= host

# 定义拦截器为TimestampInterceptor，默认会向head添加时间戳，后续flume日志上传的conf文件的HDFS时间则来源于此

a1.sources.r1.interceptors.i2.type= timestamp

 

 

# TODO 数据出口（sink）

# 定义类型为AVRO方式，使用RPC方式调用，故此需要端口号

a1.sinks.k1.type= avro

# 配置对接管道

a1.sinks.k1.channel= c1

# flume日志上传的flume组件的host

a1.sinks.k1.hostname= my1

# flume日志上传的flume组件的端口（与其flume日志上传的sources相呼应）

a1.sinks.k1.port= 4141

 

# 定义类型为AVRO方式，使用RPC方式调用，故此需要端口号

a1.sinks.k2.type= avro

# 配置对接管道

a1.sinks.k2.channel= c1

# flume日志上传的flume组件的host

a1.sinks.k2.hostname= my2

# flume日志存储的flume组件的端口（与其flume日志存储的sources相呼应）

a1.sinks.k2.port= 4141

 

# TODO 配置SINK组，能够完成数据一个组内数据均衡发送效果

# 定义组名

a1.sinkgroups= g1

# 定义分组的SINK

a1.sinkgroups.g1.sinks= k1 k2

# 负载均衡

a1.sinkgroups.g1.processor.type= load_balance

# 发生冲突时的强制性重传

a1.sinkgroups.g1.processor.backoff= true

# 传输数据选择机制,默认是轮调,生产机设置为随机,后期优化可测试调整

a1.sinkgroups.g1.processor.selector= random

 

 

# TODO 管道（channels）

# 临时存储方式为硬盘

a1.channels.c1.type= file

# 检查传输及断点续传等验证文件，可原理可参考MR合并小文件的方式

a1.channels.c1.checkpointDir= /home/grid/flume/tmp/checkpoint

# 传输数据

a1.channels.c1.dataDirs= /home/grid/flume/tmp/data

 

flume日志存储配置文件（flume-conf.properties）：

# TODO 定义数据入口（sources）、管道（channels）、数据出口（sink）

# 定义数据入口（sources）

agent.sources= r1

# 定义数据出口（sink）

agent.sinks= k1

# 管道（channels）

agent.channels= c1

 

# TODO 配置数据入口（sources）

# 定义数据源AVRO方式，使用RPC方式接收，故此需要端口号

agent.sources.r1.type= avro

# 配置对接管道

agent.sources.r1.channels= c1

# 限制接收数据的发送方ID, 0.0.0.0是接收任何IP，不做限制

agent.sources.r1.bind= 0.0.0.0

# 接收端口（与其flume客户端的sink相呼应）

agent.sources.r1.port= 4141

 

 

# TODO 数据出口（sink）

# 定义类型为HDFS方式存储

agent.sinks.k1.type= hdfs

# 配置对接管道

agent.sinks.k1.channel= c1

# 配置HDFS存储目录，此处也可使用%{host}主机名

agent.sinks.k1.hdfs.path= hdfs://my1:9000/log/%Y%m%d/%H/

# 设置压缩与非压缩，此处非压缩

agent.sinks.k1.hdfs.fileType=DataStream

# 格式化文件,可选“Text” or “Writable”，此处选择文本方式

agent.sinks.k1.hdfs.writeFormat= Text

# 文件头前缀名，亦可增加/%Y%m%d/%H/等属性

agent.sinks.k1.hdfs.filePrefix= processlog

# 读取到指定记录数,将一次写入数据存入HDFS中，0则表示不启用

agent.sinks.k1.hdfs.rollCount= 0

# 读取到指定KB的文件大小，将一次写入数据存入HDFS中，0则表示参数不启用

agent.sinks.k1.hdfs.rollSize= 0

# 读取到指定秒数的日志读取，将一次写入数据存入HDFS中，300则60×5（5分钟）

agent.sinks.k1.hdfs.rollInterval= 300

# 一次事件写入hdfs的个数

agent.sinks.k1.hdfs.batchSize = 10000

 

# TODO 管道（channels）

# 临时存储方式为硬盘

agent.channels.c1.type= file

# 检查传输及断点续传等验证文件，可原理可参考MR合并小文件的方式

agent.channels.c1.checkpointDir= /home/grid/flume/tmp/checkpoint

# 传输数据

agent.channels.c1.dataDirs= /home/grid/flume/tmp/data